Prediksi Pesediaan Stock Pulsa Menggunakan Fuzzy  Linear Regresion ( Misdiyanto ) | 29

## Prediksi Pesediaan Stock Pulsa Menggunakan Fuzzy Linear Regresion
Misdiyanto Fakultas Teknik, Universitas Panca Marga Probolinggo Jl. Yos Sudarso Pabean Dringu No. 107, Probolinggo, 6721 Telp : (0335) 422715 , Fax : (0335) 427923 E-mail : misdie@upm.ac.id

## Abstract
Electronic phone credit (pulsa) sales at  this time showed an outstanding increase, because of the needs  of  phone  credit  usage  every  day  by  the  society  that  has  now  became  a  need.  Phone  credit business  will  never  stop  because  human  always  communicate  with  one  another.  To  ensure  the availability of the product in the phone credit server, the phone credit server manager routinely, in a particular period, inventorize the purchase of phone credit products. From the exploration above, the  market  conditions  in  a  business  are  always  changing,  In  a  business.  Process  prediction  is important for every business person in decision-making. Then, there is a need to build a prediction system  that  could  predict  phone  credit  transactions  in  the  next  period.  Results  or  output  of  this system is predictive value of transactions in the next period with average error value of 4% using β1=0,5  and  β2=0,2.  Therefore,  it  can  be  used as  a  reference  for  the  management in  the  decision- making.
Keywords : prediction, pulse stock, Fuzzy , liner regresion
Abstrak
Penjualan  pulsa  secara  elektronik  saat  ini  menunjukkan  kenaikan  yang  luar  biasa,  dikarenakan adanya  kebutuhan  pemakaian  pulsa  setiap  hari  oleh  masyarakat  yang  sekarang  telah  menjadi kebutuhan.  Bisnis pulsa  tidak  akan  berhenti  selama  manusia  masih  berkomunikasi  dengan  yang lain.  Untuk  menjaga  ketersediaan  produk  dalam  server  pulsa  agar  tetap  ada,  sebagai  pengelola server pulsa secara  rutin, dalam periode tertentu, melakukan investasi deposit pembelian produk pulsa. Dari pemaparan diatas kondisi permintaan pasar yang senantiasa berubah-ubah di dalam sebuah  kegiatan  bisnis,  maka  proses  prediksi  merupakan  hal  penting  bagi  setiap  pelaku  bisnis dalam  pengambilan  keputusan  manajemen  untuk  mengadaptasikan  dengan  kondisi  yang  ada. Maka perlu dibangun sebuah sistem prediksi yang dapat memprediksi transaksi pulsa pada periode berikutnya. Hasil atau output dari sistem ini adalah berupa nilai prediksi transaksi pada periode selanjutnya  dengan  tingkat  rata-rata  eror  4%  dengan  nilai  β1=0,5  dan  β2=0,2.  Sehingga  bisa digunakan sebagai acuan bagi pihak management dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci : prediksi,  stock pulsa,  Fuzzy , Linear Regresion

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  pulsa  secara  elektronik  saat  ini  menunjukkan  kenaikan  yang luar  biasa,  dikarenakan  adanya  kebutuhan  pemakaian  pulsa  setiap  hari  oleh masyarakat  yang  sekarang  telah  menjadi  kebutuhan.  Sistem  penjualan  pulsa secara  elektronik  memudahkan  konsumen  untuk  memperoleh  pulsa  dengan cepat  dan  tepat.  Untuk  menjaga  ketersediaan  produk  dalam  server  pulsa  agar tetap ada, sebagai pengelola server  pulsa secara rutin, dalam periode tertentu,
melakukan  investasi  deposit  pembelian  produk  pulsa.  Dalam  menentukan jumlah  biaya  investasi  untuk  setiap  produk  operator  tersebut  tergantung bagaimana  kondisi  banyak  sedikitnya  permintaan  pasar  terhadap  masing- masing produk. Sedangkan kondisi permintaan dan penawaran pasar senantiasa berubah –ubah setiap waktu.
Dari pemaparan diatas kondisi permintaan pasar yang senantiasa berubah- ubah  didalam  sebuah  kegiatan  bisnis,  maka  proses  prediksi  merupakan  hal penting  bagi  setiap  pelaku  bisnis  dalam  pengambilan  keputusan  manajemen untuk mengadaptasikan dengan kondisi yang ada. Prediksi ( forecasting ) adalah kegiatan  mengestimasi  apa  yang  akan  terjadi  dimasa  akan  datang.  Metode forecasting akan  membantu  dalam  mengadakan  pendekatan  analisa  terhadap tingkah  laku  atau  pola  dari  data  yang  telah  lalu,  sehingga  dapat  memberikan cara  pemikiran,  pemecahan  serta  memberikan  tingakat  keyakinan  yang  lebih besar  atas  ketepatan  prediksi  yang  dibuat.  Hasil  prediksi  ( forecasting )    akan digunakan  sebagai  dasar  menentukan  besarnya  deposit  yang  harus  dilakukan untuk  setiap  produk  telekomunikasi  yang  akan  disediakan  oleh  Server  Pulsa tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian terdahulu dilakukan Aliyeh Kazemia. Tujuan dari penelitiannya adalah untuk mengembangkan prediksi model dari kebutuhan energi dari sektor industri  di  Iran.  Paper  ini  mengusulkan  sebuah  model  dimana Fuzzy Linier Regresion multi-level masukan untuk memprediksi tingkat akhir yang diperoleh dari tingkat awal. Dari data yang sebenarnya 1994-2008 yang digunakan untuk mengembangkan  kemampuan  dan Fuzzy Linear  Regresi  multi-level menggambarkan  pendekatan  dalam  hal  ini.  Selanjutnya  FLR  digunakan  untuk memprediksi permintaan industry dari tahun 2011 – 2020. Tujuan dari analisa regresi  ini  adalah  untuk  menemukan  model  matematika  yang  tepat  dan  untuk menentukan  koefisien  terbaik  dari  model  data  yang  diberikan. Fuzzy Linear Regression  sering  diterapkan  untuk  berbagai  aplikasi  termasuk  pemasaran, manajemen dan prediksi penjualan [1].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Xiaodan  Yua.  Memprediksi penjualan memiliki implikasi penting untuk seleksi waktu masa depan. metode untuk  memprediksi  penjualan  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  wilayah penelitian, yaitu riset operasi, statistik dan data pertambangan, Studi disebagian besar  riset  operasi  tuntutan  konsumen  dipahami  sebagai  suatu  variabel  acak mengikuti  distribusi  tertentu.  Tujuan Support  Vector  Regression (SVR)  adalah untuk  menemukan  sebuah  fungsi  g(x)  cocok  kesemua    masukan  data  dengan kesalahan  yang  paling  banyak  dan  pada  saat  yang  bersamaan  dengan  menjadi rata [2].
Penelitian  yang  lain  dilakukan  oleh  Z.  Ismail,  A.  Yahya    dari  Malaysia tentang  memprediksi  harga  emas  untuk  periode  satu  bulan  ke  depan.  Dalam penelitian  ini  peneliti  mengusulkan  pengembangan  model  peramalan  untuk
memprediksi  harga  emas  kedepan  mengguanakan  Multiple Linear  Regresion (MLR).  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  harga  emas  London. Banyak  faktor  yang  menentukan  harga  emas  dan  berdasarkan  para  ahli. Beberapa  faktor  ekonomi  telah  diidentifikasi  memiliki  pengaruh  pada  harga emas. Variabel seperti Komoditi Biro Penelitian Indeks masa depan (CRB); USD / Euro Devisa Rate (EUROUSD); Tingkat inflasi (INF); Uang Beredar (M1); Bursa Efek New York (NYSE); Standard and Poor 500 (SPX); Treasury Bill (T-BILL) dan indeks Dollar AS (USDX) yang dianggap memiliki pengaruh pada harga. Faktor- faktor  ini  digunakan  sebagai  variabel  independen  dalam  model  Linear  Regresi [3].
Logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi  A  Zadeh  pada tahun  1965.  Ada  dua  pendekatan  utama  dalam  pengembangan  model  regresi Fuzzy , yaitu Fuzzy Linear Regresion (FLR) dan Fuzzy Least Squares Regresion (FLSR) Fuzzy Linear Regresion pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Tanaka  pada tahun 1982. Regresi Fuzzy mengestimasi batasan yang mungkin, dikenal sebagai fungsi  keanggotaan  ( membership  function ).  Fungsi  keanggotaan  didefinisikan untuk koefisien dari variabel bebas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  di  CV.  Metrocellular  Probolinggo, ditemukan beberapa masalah yang dihadapi seperti:
a) Dalam transaksi pulsa dibutuhkan kecepatan transaksi dan ketersediaannya stock. Jika stock habis maka akan berakibat kepada pelayanan yang kurang maksimal.
b) Penentuan Purchase order ke  supplier  menjadi  kendala  dikarenakan  tidak mengetahui  perkiraan  transaksi  yang  akan  terjadi.  Sehingga  sering  terjadi kekurangan stock .
Dalam  penelitian  ini,  akan  menerapkan  sebuah  sistem  prediksi  yang  nantinya dapat  membantu  pihak  manager  dalam  mengambil  kebijakan  untuk menentukan keputusan

## Gambar 1. Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  dimulai  dari  penginputan  dataset  awal  kemudian  dilakukan preprocessing selanjutnya masuk kedalam metode Fuzzy Linear Regresion . Data Transaksi berjumlah 2500 record terdiri dari data transaksi pada bulan januari
sampai  desember  tahun  2015.  Dari  data  transaksi  tersebut  di  rekap  menjadi beberapa minggu / periode menjadi 48 minggu/periode pertahun.
Pada  bab  ini  akan  dibahas  desain  sistem  yang  didasarkan  pada  analisa sistem,  yang  meliputi  perencanaan  algoritma  dan  penerapannya  dalam  bahasa pemograman.
a. Tahapan  pertama  adalah  mengumpulkan  data  transaksi  pulsa  di  CV. Metro celular dalam bentuk Excel.
b. Tahap  kedua  adalah  membuat  rekap  data  transaksi  per  bulan  menjadi per minggu berdasarkan jenis voucher.
c. Tahap ketiga memfilter data transaksi berdasarkan jenis voucher. Dalam penelitian  ini  yang  diambil  adalah  voucher  telkomsel  5000.  Kemudian dibuat  rekap  transaksi  voucher  telkomsel  5000  per  minggu.  Mulai  dari minggu ke 1 sampai minggu ke 48.
d. Tahap  keempat adalah melakukan  proses penghitungan manual dengan menggunakan Fuzzy Linear Regresion untuk mencari nilai presiksi.
e. Tahap kelima adalah membuat aplikasi menggunakan software Delphi 7 dan MySQL sebagai database.
f. Tahap  keenam  adalah  melakukan  uji  coba  pada  software  aplikasi  yang telah dibuat.
Berikutnya  adalah  menentukan membership  function bagi  masing–masing variabel yang akan digunakan :
a) Variabel  jumlah  transaksi  dibagi  menjadi  3  himpunan Fuzzy ,  yaitu:  Sedikit, Sedang dan Banyak.
Rekap data transaksi pulsa terdiri dari data selama satu tahun di rekap per minggu,  sehingga  ada  48  minggu  dalam  1  tahun.  Adapun  processing  data  ada tiga  tahap  diantaranya  adalah  menentukan  variabel  yang  akan  digunakan, menentukan algoritma yang akan digunakan, proses perhitungan data. Adapun field-  field  yang  digunakan  dalam  dataset  adalah  jumlah  transaksi  dan  hpp. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah transaksi dan HPP (Harga  Pokok  Pembelian),  ada  beberapa  variabel  yang  dihasilkan  diantaranya adalah jml trx, hpp, persediaan, sisa stock, namun dalam penelitian ini variabel yang akan digunakan hanya harga pokok dan jumlah transaksi karena variabel ini  sudah  cukup  untuk  menentukan  hasil  prediksi  sesuai  dengan  dataset  yang digunakan. Bentuk data dari dataset yang digunakan nampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Transaksi Pulsa Minggu Ke Jml Trx hpp 1 2010 5100 2 2035 5100 3 2004 5100 Dalam Algoritma Fuzzy Linear Regeresion yang harus diketahui lebih dulu
adalah fungsi keanggotaan, fungsi keanggotaan ini didefinisikan untuk koefisien dari  variabel  bebas,  adapun  bentuk  persamaan  dari  Model Fuzzy Linear Regreresion  adalah  Y=β 1 X 1 +  β 2 X 2 +...+  β n X n ,  untuk  menentukan  nilai  dari  β akan  lebih  mudah  dipahami  dengan  menggunakan  derajat  keanggotaan, Sedangkan  X 1 dan  X 2 adalah  variabel  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  jml transaksi  dan  hpp.  Adapun  proses  perhitungan  prediksi  dalam  penelitian  ini menggunakan  sample nilai β 1 dan β 2 yaitu 𝛽1 = 0,5;  𝛽2 = 0,2 .
Tabel 2. Tabel Penghitungan Nilai Prediksi x1 x2 Y 2010  5100  2025 2035  5100  2038 2004  5100  2022 2013  5100  2026
1989  5100  2014

## b) Akurasi Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE)  untuk  mengevaluasi  tingkat  kesalahan  model  peramalan. Persamaan MSE ditunjukkan oleh rumus dibawah ini.
(Fi-Xi)/Fi x100% (1)
Dengan :
F_i : data hasil ramalan
X_i : data aktual
Sebagai  bahan  uji  coba  pada  penelitian  ini  yaitu  data  transaksi  pulsa  bulan januari 2015 sampai bulan desember 2015 yang sudah direkap perminggu. Hasil uji coba menggunakan β1=0,5 dan β2=0,2 terlihat pada Tabel.3.

## Tabel 3. Tabel Penghitungan Nilai Prediksi
Periode  Actual  Forecast 1 2010 2025 2 2035 2038 3 2004 2022 4 2013 2026 5 1989 2014 6 1876 1978 7 1844 1962 8 1824 1952 9 1809 1944 10 1820 1970

## c) Penghitungan Error
Hal  ini  bertujuan  untuk  menguji  keakuratan  data  hasil  prediksi.  Pada perhitungan  presentasi  error  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  untuk  mengevaluasi  tingkat  kesalahan  model  peramalan/prediksi.
MAPE  mengindikasi  seberapa  besar  kesalahan  dalam  meramal  yang dibandingkan  dengan  nilai  nyata.  Hasil  perhitungan  error  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini :

## Tabel 4. Tabel Penghitungan Error
Periode  Actual  Forecast  MAPE 1 2010 2025 1% 2 2035 2038 0% 3 2004 2022 1% 4 2013 2026 1% 5 1989 2014 1% 6 1876 1978 5% 7 1844 1962 6% 8 1824 1952 7% 9 1809 1944 7% 10 1820 1970 8%
Dari  hasil  pengukuran  eror  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) diperoleh nilai rata2 eror 4%.

## 4. SIMPULAN
Adapun beberapa kesimpulan yang didapatkan antara lain:
a. Sistem Prediksi menggunakan Fuzzy Linear Regression dapat menghasilkan nilai rata- rata eror 4% dengan nilai β1=0,5 dan β2=0,2.
b. Sistem prediksi ini memberikan kontribusi yang bermanfaat untuk tindakan antisipasi pihak management dalam menyiapkan persediaan stock pulsa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aliyeh  Kazemia,  Amir  Foroughi,    Mahnaz  Hosseinzadeh,  2012. A  Multi-Level Fuzzy  Linear Regression Model for Forecasting  Industry Energy Demand of Iran . Department of Industrial Management. University of Tehran Iran
[2] Xiaodan  Yua,  Zhiquan  Qi,  Yuanmeng  Zhao.  2013. Support Vector Regression for Newspaper/Magazine  Sales  Forcasting .  Information  Technology  and Quantitative Management, University of Nebraska at Omaha
[3] Z.  Ismail,  A.  Yahya.  2009 .  Forecasting  Gold  Prices  Using  Multiple  Linear Regression Method. Department  of  Faculty  of  Science,  University Technology Malaysia.
[4] Kusumadewi,  Sri.  2010.  Aplikasi Logika  Fuzzy Untuk  Pendukung  Keputusan. Graha Ilmu.